[群友SIGGRAPH工作] 上科大等推出DressCode，使用文本生成真实感服装，通过大语言模型交互生成CG友好的服装
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[群友工作] 上科大，Deemos等推出Media2Face，语音合成 3D 面部动画的新算法以及多型、多样化的扫描级别语音与3D协同数据集M2M-D
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[3DGS] 作者Bernhard Kerbl讲讲3DGS的历史、思考过程（感谢群友的投喂）
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[NeRF进展，城市建模] 南洋理工大学：CityDreamer，一种unbounded 3D城市设计的组合生成模型，效果超过SceneDreamer
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[NeRF进展] Oppo, Buffalo, 上科大提出NeuRBF，使用自适应的RBF进行神经场表达，相比INGP, TensoRF等取得更好的渲染效果
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[NeRF进展，稀疏重建，开源, SIGGRAPH] 印度理工学院ViP-NeRF，用平面扫描volume获得可见先验正则化NeRF，完成稀疏视角NeRF重建
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[Diffusion生成NeRF] TUM, Apple提出HyperDiffusion，用Diffusion计算神经场权重，统一框架下生成3D权重或4D动画
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[NeRF进展，稀疏视角+depth先验] 南洋理工大学ICCV提出SparseNeRF，利用现实世界不准确观测的深度先验来蒸馏深度排名，达到较好的重建效果
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[NeRF，三维风格化效果] NeRF-Art是由香港城市大学、香港理工大学、Snapchat、USC、微软等联合推出的文本驱动生成的NeRF风格化方法
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[NeRF进展，时间一致动态场景重建] MPI, Meta提出SceNeRFlow，一种通用的，非刚性场景的，时间一致性的NeRF重建方法，可重建大尺度运动
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[大佬讲paper第三期] 腾讯AI实验室胡文博大佬讲神经渲染中的Anti-Aliasing问题，以及SIG24中的新作Rip-NeRF等相关工作
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[3DGS进展] UCSD，nVidia，伯克利提出CF-3DGS，连续处理视频帧数据，在剧烈相机运动的情况下渐进重建整个场景
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[Diffusion进展] Google Research Imagen模型，提出一种新的图片生成文字的AIGC框架，更好的生成效果（NeurIPS 2022)
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[AIGC视频生生]Google等提出Lumiere，使用时空U-Net，单次传递，一次性生成视频完整时间，实现高质量文本转视频、图像转视频、视频修复、风格化等
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[NVS和三维生成进展] 香港大学、腾讯等提出SyncDreamer，不使用SDS损失，使用单图生成多视角一致性图片，进而使用Neus和NeRF重建三维模型
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[NeRF编辑] 腾讯Pixel Lab，上科大提出Neural Imposters，一种将四面体网格与隐式表达混合的方法，可以实现神经场的编辑和控制操作
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[动态3DGS与场景编辑] 请香港大学黄熠华博士一起讲讲SC-GS和Deformable 3DGS两项工作
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[NeRF进展，时变3D模型] 浙大，康奈尔，特拉维夫提出neusc，使用网上地标照片，重建可独立控制视点、光照和时间的真实感时变三维模型
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[NeRF进展，文本生成3D] Google，Ben、Jonathan提出DreamBooth3D，DreamBooth+DreamFusion，文本生成3D
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[NeRF+自动驾驶]浙江大学提出READ，使用神经渲染方法完成大尺度级别的街景场景渲染，合成、缝合、编辑真实感自动驾驶场景（AAAI 2023）
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[3DGS编辑] 南洋理工、清华、商汤提出GaussianEditor，可交互式编辑3DGS场景，并提供WebUI实时体验
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[NeRF进展，鲁棒的动态NeRF] RoDynRF CVPR最终presentation视频，联合预测静态、动态和相机姿态焦点信息，提升动态nerf鲁棒性
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[NeRF进展，3D形状表达] KAUST和TUM发表3DShape2VecNet，面向扩散生成模型的形状神经场表达，对3D形状编码和生成及多个下游任务非常有效
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[神经渲染，自动驾驶方向] Waabi，多大，MIT提出UniSim，一种神经sensor模拟器，可以用从录制结果生成真实的close-loop多传感器仿真效果
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[NeRF App] Luma AI推出新APP：Flythroughs，unbounded场景通过iPhone即可完成建模和漫游，已经发布上线，可开放体验
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[点云进展，单图生成3D图片动画] 华中科技大学，Adobe，南洋理大学CVPR提出使用单图片生成3D图片动画的工作，提升图片内容表现力
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[NeRF、Generative AI，文本或图片生成动态3D场景，过年期间看到最好的工作] Meta AI提出MAV3D，首个使用文本或图片生成动态3D场景
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[NeRF进展，动态NeRF编码与串流] 上海科技大学、NeuDim推出ReRF，通过设计辐射场编码Codec，实现FVV长内容低码率编码与实时传输与播控
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[NeRF进展，Relighting方向] 浙江大学，MSRA等提出一种新的可重光照的NeRF的表达，通过向MLP提供多种hint，实现不同光照效果
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VLOG 生活篇｜在上科大的小时光
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[AIGC进展，文本到3D Mesh] nVidia在CVPR 23年的Highlight工作Magic3D，选择使用Mesh进行扩散，生成高清晰度Mesh
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[Neural Rendering]Facebook Reality Lab提出AutoAvatar，推进神经场技术到真实人体动效生成领域(ECCV 2022)
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[可泛化GS重建] 华中科技大学、南洋理工等提出MVSGaussian，一种从MVS快速的可泛化的GS重建方法，可以有效、通用地重建未见的场景，并达到实时渲染
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[NeRF进展，CLIP加NeRF，支持语言查询] 另一位创世大神Matthew新作提出LERF，在NERF中支持语言查询，ChatGPT将可与3D交互？
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[NeRF进展，使用事件相机生成高质量NeRF] 马克思普朗克研究院，萨尔大学提出EventNeRF，使用事件相机生成高质量NeRF，低功耗、低数据量、快速重建
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[单视图重建]ETH、Google和TUM提出KYN，一种基于NeRF的3D密度重建方法，使用单视图恢复3D形状，提升了零样本泛化能力
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[NeRF进展] 多伦多大学，SFU，Google和Adobe提出Bayers' Rays，在预训练的NeRF里预测不确定性，清除由不完整或遮挡造成的重建缺陷
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[NeRF进展] 图宾根大学、Google提出Binary Opacity Grids，加强版本BakedSDF，生成视图质量更高，移动设备场景实时渲染
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[AIGC进展，文本生成室内3D Mesh] 慕尼黑工业大学Matthias团队与密西根大学Justin团队，推出Text2Room，用文本生成室内3D场景建模
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[动态NeRF进展] ETH,微软,苏黎世大学提出ResFields，将复杂的时域层合并至神经场，解决MLP时域复杂信号表达力弱问题，合用于动态形状建模问题
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[NeRF进展] MPI提出NeuralClothSim，一种使用Kirchhoff-Love布料模拟方法，将表面变化过程编码到神经网络中，实现更好的模拟效果